「装置の中のシーケンス」続編第2弾はウェハ検査機——ウェハ上の数億のパターンの中から、数個の欠陥を見つけ出す装置です。検査装置の全体像は検査・計測装置の記事と欠陥検査装置の記事で解説済み。今回は「どうやってそんな芸当が可能なのか」を、装置の中の処理の流れとして追います。

先に種明かしをすると、検査機は欠陥を「探して」いません。「比べて」います。隣のチップと見比べて、違うところが欠陥——このシンプルな原理を、毎秒ギガバイト級の画像処理で回すのがウェハ検査機の正体です。なお#1のウェハテストが「電気的に動くか」を試すのに対し、検査機は「形が正しいか」を見る装置。同じ”検査”でも別物です。

Contents
  1. 全体像 — 見つけて、絞って、確かめるの三段構え
  2. ステップ①: ロードとレシピ — 「どこをどれだけ疑うか」を先に決める
  3. ステップ②: 光学スキャン — 明視野と暗視野、2つの照らし方
  4. ステップ③: 比較 — 隣のダイが「正解」になる
  5. ステップ④: 欠陥マップと「虚報」との戦い
  6. ステップ⑤: レビューと分類 — 検査機は地図を作り、SEMが顕微鏡を覗く
  7. ステップ⑥: サンプリングとインライン監視 — 全数は見ない、賢く見張る
  8. よくある質問
  9. まとめ

全体像 — 見つけて、絞って、確かめるの三段構え

ロード・アライメント → レシピ適用(どこを・どの感度で見るか) →
→ 光学スキャン(明視野/暗視野) → 隣のダイと比較→差分=欠陥候補 →
→ 欠陥マップ生成 → (別装置)レビューSEMで拡大・分類 → 対策へ

ステップ①: ロードとレシピ — 「どこをどれだけ疑うか」を先に決める

ウェハをロードしてアライメントを済ませると、装置は検査レシピを適用します。ポイントは、ウェハ全面を同じ真剣さで見るわけではないこと。歩留まりに効く重要領域は最高感度で、パターンのない領域や検査不要な領域は飛ばす——「注視エリア」の設計がレシピの核心です。感度を上げすぎれば虚報の山、下げれば欠陥を見逃す。検査は始まる前から、感度設計の勝負が始まっています。

ステップ②: 光学スキャン — 明視野と暗視野、2つの照らし方

ステージがウェハを走らせ、ライン状のセンサーが連続撮影していきます。照らし方は大きく2流派。

  • 明視野(ブライトフィールド): 真上から照らし、正反射した光で「写真」を撮る。パターンの形の異常(欠け・短絡・変形)に強い
  • 暗視野(ダークフィールド): 斜めから照らし、正反射光は捨てて、散乱光だけを拾う。平らな面は真っ暗に写り、異物やキズがあればそこだけ光る——夜空の星のように、小さな異物が浮かび上がる

「形を見るなら明視野、異物を拾うなら暗視野」が大づかみの使い分けで、目的に応じて装置自体が別カテゴリになっています。走査中のデータは毎秒ギガバイト級——検査機の中身は、光学系と同じくらい「計算機の塊」です。

ステップ③: 比較 — 隣のダイが「正解」になる

撮った画像から欠陥をどう見つけるか。設計図と照合する方法もありますが、量産検査の主役はダイ比較(Die to Die)です。ウェハ上には同じチップが数百個並んでいる。隣のダイの同じ場所と画像を引き算し、差分が閾値を超えたら欠陥候補——「正解」を設計図ではなく隣人に求める方式です。

この方式の妙は、プロセス起因の「全員に共通のクセ」(膜厚の微妙な色ムラなど)が引き算で消えてくれること。全員が同じにズレていれば差分はゼロ、1人だけ違えば浮かび上がる。メモリのような繰り返しパターンでは、同じダイの中のセル同士を比べるさらに細かい比較も使われます。

ステップ④: 欠陥マップと「虚報」との戦い

スキャンが終わると、欠陥候補の座標リスト——欠陥マップ——が出来上がります。ただしこのリスト、玉石混交です。本物の欠陥に混じって、無害な膜の色ムラや粒状感を拾ったヌイサンス(虚報)が大量に含まれる。感度を上げるほど虚報も増える——「見逃しゼロ」と「虚報ゼロ」は両立しないのが検査の宿命です。フィルタリングや機械学習による分類で虚報を間引き、「本当に見に行く価値のある候補」に絞り込みます。

ステップ⑤: レビューと分類 — 検査機は地図を作り、SEMが顕微鏡を覗く

絞り込んだ候補は、別の装置——レビューSEM——に座標ごと引き継がれます。検査機の光学像は「何かある」ことは分かっても、それが異物か、キズか、パターン欠けかまでは見えない。レビューSEMが座標に飛んで電子顕微鏡で拡大し、欠陥の正体を自動分類する(詳しくはレビューSEMの記事)。さらに深掘りが必要なら断面・組成の解析(傾斜SEMなど)へ進む——「広く速く見つける係」と「深く正確に見極める係」の分業が検査エコシステムの骨格です。

ステップ⑥: サンプリングとインライン監視 — 全数は見ない、賢く見張る

意外かもしれませんが、欠陥検査は全ウェハには行いません。1枚に数十分かかることもある検査を全数やれば、工場が止まります。ロットから数枚を抜き取り、重要工程の後に検査を挟んで、欠陥数の推移を統計的に見張る——急に増えたら装置異常のサイン、というインライン監視の考え方です(インライン検査の記事)。エッチャーの壁の記憶(#14)や成膜のパーティクルは、まずこの検査トレンドの異常として発見されます。検査機は不良品の選別機ではなく、工場の「体温計」なのです。

この分野の勢力図は米KLAの独壇場に近く、光学検査で圧倒的シェアを握ります。レビューSEMや測長SEM(CD-SEM)では日立ハイテクが強い——「見つけるのはKLA、見極めるのは日立」という分業構図です(詳細は欠陥検査装置の記事)。

✍️ ひとこと

調べていて印象に残ったのは、「正解を隣人に求める」ダイ比較の発想です。絶対的な正解と照合するのではなく、みんなと同じなら良品、1人だけ違えば異常——理屈は単純なのに、プロセスの共通のクセまで自動で消えてくれる。実に工学的な割り切りでした。

数億の中から数個を、探さずに「比べて」浮かび上がらせる。検査機は、半導体工場で最も計算機に近い装置だと思います。

— semisouchi.com 編集室

よくある質問

Q. 明視野と暗視野はどちらが高感度なのですか?

A. 対象によります。微小な異物・パーティクルの検出は散乱光を拾う暗視野が得意で、高速・低コストな監視に向きます。パターン欠陥の検出は解像度の高い明視野が有利です。実際の工場では両タイプを工程の性質に応じて使い分けます。

Q. ヌイサンス(虚報)はなぜ問題なのですか?

A. 虚報が多いと、レビューSEMでの確認工数が膨らみ、本物の欠陥が虚報の山に埋もれるからです。「検出感度を上げること」と「虚報率を下げること」の両立が検査レシピ開発の核心で、近年は機械学習による欠陥/虚報の自動分類が標準になりつつあります。

Q. 電子線(EB)検査というものもあると聞きました。光学と何が違うのですか?

A. 電子線検査は光より波長が実質的に短く、光学では見えない微小欠陥や、電気的につながっていない欠陥(電位コントラスト)まで検出できます。ただし走査が遅く、スループットは光学に大きく劣るため、開発段階の解析や重要層の抜き取りなど、光学と補完的に使われます。

Q. 欠陥検査とウェハテスト(プローブ検査)はどう役割分担しているのですか?

A. 欠陥検査は製造の途中で「形の異常」を統計的に見張り、プロセス異常を早期発見するための監視です。ウェハテストは完成後に「電気的に動くか」を全チップ判定する選別です。前者は工程へのフィードバック、後者は製品の合否判定と、目的が異なります(#1参照)。

まとめ

  • ウェハ検査機は欠陥を「探す」のではなく「比べる」——隣のダイとの差分で異常を浮かび上がらせる
  • 照らし方は明視野(形)と暗視野(異物)の2流派。中身は毎秒ギガバイト級を処理する計算機の塊
  • 宿命は感度と虚報のトレードオフ。注視エリア設計と機械学習分類で「見る価値のある候補」に絞る
  • 検査機が地図を作り、レビューSEMが見極める分業。さらに深い解析は断面・組成分析へ
  • 全数は見ず、抜き取り+トレンド監視で工場の「体温計」として働く。勢力図はKLAの独壇場に日立ハイテクが補完

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